Google DeepMind, matematikte çözülmemiş ünlü bir problemi çözmek için LLM kullandı. Nature dergisinde bugün yayınlanan bir makalede araştırmacılar, uzun süredir devam eden sorunun çözümünü keşfetmek için ilk kez LLM’nin kullanıldığını ve daha önce var olmayan doğrulanabilir ve değerli yeni bilgiler üretildiğini söylüyorlar.
LLM, yeni gerçekler sağlamak yerine bir şeyler uydurmakla biliniyor. Fakat Google DeepMind'ın FunSearch adlı yeni aracının bunu değiştirmesi bekleniyor. Bu araç, modellerin gerçekten de keşifler yapabildiklerini gösteriyor.
FunSearch, DeepMind'ın yapay zekâyı kullanarak temel matematik ve bilgisayar bilimlerinde yaptığı keşifler serisini sürdürüyor. İlk olarak AlphaTensor, birçok farklı kod türünün merkezinde yer alan bir hesaplamayı hızlandırmanın bir yolunu buldu ve 50 yıllık bir rekoru kırdı. Ardından AlphaDev, günde trilyonlarca kez kullanılan temel algoritmaları daha hızlı çalıştırmanın yollarını buldu.
Ancak bu araçlar LLM kullanmıyordu. DeepMind'ın oyun oynayan yapay zekâsı AlphaZero'nun üzerine inşa edilen her ikisi de matematik problemlerini Go ya da satrançtaki bulmacalar gibi ele alarak çözdü.
UMUT VERİCİ PARADİGMA
Araştırmacılar, çözmek istedikleri problemin taslağını popüler bir programlama dili olan Python'da çizerek işe başladılar. Ancak programda sorunun nasıl çözüleceğini belirten satırları atladılar fakat FunSearch burada devreye girdi. Codey'nin boşlukları doldurmasını, yani sorunu çözecek kodu önermesini sağladı.
Daha sonra ikinci bir algoritma Codey'in bulduklarını kontrol ederek puanladı. En iyi öneriler kaydedilip Codey'e geri verildi ve Codey programı tekrar tamamlamaya çalıştı.
Birkaç gün süren birkaç milyon öneri ve genel sürecin tekrarından sonra FunSearch, belirli bir küme türünün en büyük boyutunu bulmayı içeren cap set problemine doğru ve daha önce bilinmeyen bir çözüm üreten bir kod bulmayı başardı.
Fakat matematikçiler bırakın çözümün ne olduğunu, nasıl çözüleceği konusunda bile hemfikir değiller.
Öte yandan, araştırmacılar, FunSearch'ün yapabilecekleri hakkında "Bu umut verici bir paradigma. LLM’nin gücünden yararlanmanın ilginç bir yolu” dedi.
FunSearch'ün AlphaTensor'a göre önemli bir avantajının, teoride çok çeşitli problemlere çözüm bulmak için kullanılabilmesi olduğu belirtiliyor. Bunun nedeni, çözümün kendisinden ziyade çözümü üretmek için bir reçete olan kod üretmesi. Çünkü farklı kodlar farklı sorunları çözecek.
